Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The phenomenon of high ice water content (HIWC) occurs in mesoscale convective systems (MCS) when a large number of small ice particles with typical sizes of a few hundred micrometers, concentrations of the order of 102–103 L-1 and IWC exceeding 1 g m-3 are found at high altitudes. HIWC regions in MCSs may extend vertically up to 10 km above the melting layer and horizontally up to hundreds of kilometers, filling large volumes of the convective systems. HIWC has great geophysical significance due to its effect on precipitation formation, the hydrological cycle, and the radiative properties of MCSs. It is also recognized as a hazard for commercial aviation operations since it can result in engine power loss and in the malfunctioning of aircraft data probes. This study summarizes observational and numerical simulation efforts leading to the development of a conceptual model for the production of HIWC in tropical MCSs based on the data collected during the HAIC-HIWC campaign in French Guiana in 2015. It is hypothesized that secondary ice production (SIP) in the vicinity of the melting layer plays a key role in the formation and sustainability of HIWC. In-situ observations suggest that the major SIP mechanism in the vicinity of the melting layer is related to the fragmentation of freezing drops (FFD). Both in-situ data and numerical simulations suggest that the recirculation of drops through the melting layer could lead to the amplification of SIP. However, laboratory measurements remain insufficient to support the accurate model representation of FFD conclusively. The proposed conceptual model and simulation results motivate further efforts to extend reproducible laboratory measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,143 | 0,106 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».